Matplotlib/numpy के साथ एक सरणी को ग्रेस्केल छवि के रूप में सहेजने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। 5☓5 आयाम के साथ यादृच्छिक डेटा बनाएं। कलोरमैप को ग्रे पर सेट करें। imshow() . का उपयोग करके डेटा प्लॉट करें विधि। आंकड़

Matplotlib में पैमाने के फ़ॉन्ट आकार को बदलने के लिए, हम लेबल आकार . का उपयोग कर सकते हैं tick_params() . में विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्लॉट x साजिश () . का उपयोग करके डेटा बिंदु विधि। matplotlib में स्केल

Matplotlib में श्रेणीबद्ध चरों को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। कुछ विवरणों के साथ एक शब्दकोश बनाएं। शब्दकोश से कुंजी और मान निकालें (चरण 2)। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। प्लॉट बार , बिखरना और साजि

Matplotlib में कीबोर्ड शॉर्टकट अक्षम करने के लिए, हम remove(s) का उपयोग कर सकते हैं विधि। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। शॉर्टकट को अक्षम करने के लिए s आंकड़ा बचाने के लिए, निकालें(s) . का उपयोग करें विधि। एक चर प्रारंभ करें n डेटा बिंदुओं की संख्या के ल

पायथन के Matplotlib का उपयोग करके स्कैटर प्लॉट में एक लाइन जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक चर प्रारंभ करें, n , डेटा बिंदुओं की संख्या के लिए। प्लॉट x और y स्कैटर () . का उपयोग करके डेटा पॉइंट विधि। प्लॉट ()

एक स्पेक्ट्रोग्राम को उसी तरह से प्लॉट करने के लिए जिस तरह से पाइलैब का स्पेकग्राम () करता है, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं t, s1, s2, nse, x, NEFT और Fs डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक नया आंकड़ा बनाएं या सबप्

किनारे और चेहरे के रंग की अलग-अलग अस्पष्टता सेट करने के लिए, हम एक रंग टपल का उपयोग कर सकते हैं और टपल की चौथी अनुक्रमणिका रंगों की अस्पष्टता मान सेट कर सकती है। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। सबप्लॉट () का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं

Python Matplotlib में सबप्लॉट में ग्रिड प्लॉट करने के लिए, हम कई सबप्लॉट बना सकते हैं और कई अक्षों से रीढ़ की दृश्यता को झूठा सेट कर सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। सबप्लॉट () का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं विधि। वर्तमान आंकड़

pyplot.plot() . का उपयोग करके एक पैरामीट्रिज्ड कर्व बनाने के लिए , हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक चर प्रारंभ करें, N , नमूनों की संख्या के लिए। बनाएं t, r, x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। एक आकृति और सबप्लॉट का

Matplotlib बॉक्सप्लॉट के लिए बॉक्सप्लॉट डेटा प्राप्त करने के लिए हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। पंडों का उपयोग करके डेटा फ़्रेम बनाएं। डेटाफ़्रेम कॉलम से एक बॉक्स प्लॉट बनाएं। बॉक्सप्लॉट के आउटलेयर प्राप्त करें , बक्से , मध्य

पंडों के डेटाफ्रेम प्लॉट को Matplotlib सबप्लॉट में भरने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट, दो अक्ष बनाएं। DataFrame का उपयोग करके एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं। DataFrame.plot() का उपयोग करें सा

xticks को उनके मूल्यों के बावजूद समान रूप से स्थान देने के लिए, हम set_ticks() . का उपयोग कर सकते हैं और set_ticklabels() तरीके। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। सबप्लॉट () का उपयोग करके एक आकृति और सबप्लॉट

Matplotlib में टेक्स्ट को रिफ्रेश करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक आकृति और सबप्लॉट का एक सेट बनाएं। अक्षों में टेक्स्ट जोड़ें। z और c कुंजियों के आधार पर टेक्स्ट को अपडेट करने के लिए अनुकूलित विधि लिखें। फ़ंक्श

Matplotlib में स्टेम प्लॉट प्लॉट करने के लिए, हम स्टेम () . का उपयोग कर सकते हैं तरीका। यह आधार रेखा से Y-निर्देशांक तक लंबवत रेखाएँ बनाता है और एक मार्कर को सिरे पर रखता है। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं।

बिखरे हुए नकाबपोश बिंदुओं की साजिश रचने और नकाबपोश क्षेत्रों को चिह्नित करने के लिए एक पंक्ति जोड़ने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं। कदम आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं N, r0, x, y, area, c, r, area1 और क्षेत्र2 डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे है

बिना टिक जोड़े लेबल को नीचे से ऊपर की ओर ले जाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। 5☓5 आयाम मैट्रिक्स का यादृच्छिक डेटा बनाएं। डेटा को छवि के रूप में प्रदर्शित करें, अर्थात, imshow() का उपयोग करके 2D नियमित रेखापुंज पर व

Axes3D के साथ ज़ूम करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। Axes3D(fig) . का उपयोग करके 3D अक्ष ऑब्जेक्ट प्राप्त करें विधि। प्लॉट x , y और

Matplotlib में नकाबपोश और NaN मानों को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। x2 प्राप्त करें और y2 डेटा बिंदु जैसे 0.7 । नकाबपोश हो जाओ y3 डेटा बिंदु जैसे 0.7 । म

Matplotlib का उपयोग करके एक धराशायी रेखा में वैकल्पिक रंग प्राप्त करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें वर्तमान अक्ष प्राप्त करें। बनाएं x और y डेटा अंक numpy का उपयोग कर रहे हैं। प्लॉट x और y डेटा पॉइंट - और -- लाइनस्टा

पायथन में Matplotlib में एक स्तरित छवि को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। बनाएं dx , डाई , x , y और numpy का उपयोग करके डेटा का विस्तार करें। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को